【摘 要】
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行为金融学理论中,投资者的决策易受自身情绪等因素的影响,目前,挖掘网络平台中的信息已成为获取投资者情绪的有效方式。为揭示投资者情绪对中国股市的影响,使用基于情感词典
【基金项目】
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国家统计科学研究项目“大数据背景下抽样统计推断方法研究”(2018LY20);山东省社科基金项目“大数据背景下预期与经济波动的相互影响机制研究”(17CJJJ05)
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行为金融学理论中,投资者的决策易受自身情绪等因素的影响,目前,挖掘网络平台中的信息已成为获取投资者情绪的有效方式。为揭示投资者情绪对中国股市的影响,使用基于情感词典的中文情感分析方法,从新浪微博中提取不同种类的情绪时间序列,基于ARFIMA-RV模型,研究了不同种类的投资者情绪对中国股票市场波动的影响,并以滚动时间窗方法对波动率进行样本外预测。研究结果表明,不同的投资者情绪,对股票波动率确实存在一定的显著影响。此外加入投资者情绪后能够提高对股市波动的预测精度,其中加入消极情绪解释变量的模型预测精度最高。其
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